t-statisztika

Magyar

Kiejtés

IPA: [ ˈtʃtɒtistikɒ]

Főnév

(matematika, statisztika) A t-statisztika a statisztikai hipotézisvizsgálatban használt mutató, amely segít megérteni, hogy egy minta statisztikai paramétere (pl. átlag) mennyire tér el a hipotetikus populációs paramétertől, különösen, ha a minta elemszáma kicsi. A t-statisztika segítségével meghatározhatjuk, hogy a különbség szignifikáns-e, vagy a véletlen hatásának tulajdonítható.

A t-statisztika elsősorban a Student-féle t-eloszlás alapján történő tesztekben használatos, például az egymintás t-próbában, független mintás t-próbában, és páros t-próbában.

Képlet a t-statisztika kiszámítására: Egy minta esetén a t-statisztika ( ${\textstyle t}$ ) így számítható:

$t={\frac {{\bar {x}}-\mu }{\frac {s}{\sqrt {n}}}}$

Ahol: - ${\textstyle {\bar {x}}}$ a mintaátlag, - ${\textstyle \mu }$ a hipotetikus populációs átlag (amelyet összehasonlítunk a mintaátlaggal), - ${\textstyle s}$ a minta szórása, - ${\textstyle n}$ a minta elemszáma.

T-statisztika magyarázata: 1. T-nél magasabb abszolút értékek: Ha a t-statisztika abszolút értéke nagy, az arra utal, hogy a mintaátlag jelentősen eltér a hipotetikus populációs átlagtól. Ez azt jelezheti, hogy a különbség statisztikailag szignifikáns, és nem a véletlen műve.

2. T-nél alacsonyabb abszolút értékek: Ha a t-statisztika kicsi, az arra utalhat, hogy a mintaátlag nem tér el szignifikánsan a hipotetikus átlagtól, azaz a különbség lehet, hogy csak a véletlen eredménye.

3. Szignifikancia-szint és p-érték: A t-statisztikát összehasonlítjuk a megfelelő t-eloszlás kritikus értékével (a szabadságfokok alapján), hogy meghatározzuk, a különbség szignifikáns-e. A p-érték alapján eldöntjük, hogy elutasítjuk-e a nullhipotézist (általában, ha ${\textstyle p<0.05}$ ).

Példák a t-próbára: 1. Egymintás t-próba: Arra használják, hogy egy minta átlagát összehasonlítsák egy ismert vagy feltételezett populációs átlaggal. Például tesztelhetjük, hogy egy iskolai osztály teszteredményei szignifikánsan eltérnek-e az országos átlagtól.

2. Páros t-próba: Ha ugyanazokat az alanyokat mérjük kétszer (pl. egy kezelés előtt és után), akkor a páros t-próbával vizsgálhatjuk, hogy a különbség szignifikáns-e.

3. Független mintás t-próba: Két független csoport átlagainak összehasonlítására használják. Például megvizsgálhatjuk, hogy két különböző iskolában a diákok átlagos teszteredményei eltérnek-e.

T-statisztika a gyakorlatban: A t-próbák széles körben használatosak a kutatás különböző területein, beleértve a társadalomtudományokat, biológiát és a pszichológiát. A t-statisztika lehetőséget ad arra, hogy megalapozott következtetéseket vonjunk le a minták alapján, még akkor is, ha a minta elemszáma viszonylag kicsi.

Ha szükséged van egy konkrét példára a t-statisztika kiszámítására vagy a t-próba részleteire, jelezd nyugodtan!

További információk

t-statisztika - Értelmező szótár (MEK)
t-statisztika - Etimológiai szótár (UMIL)
t-statisztika - Szótár.net (hu-hu)
t-statisztika - DeepL (hu-de)
t-statisztika - Яндекс (hu-ru)
t-statisztika - Google (hu-en)
t-statisztika - Helyesírási szótár (MTA)
t-statisztika - Wikidata
t-statisztika - Wikipédia (magyar)